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<div style="position:absolute; left:-9999px; top:-9999px;" class="sound_only"><div align='center'>정부가 개별 연구실에서 제각각 운영되던 인공지능(AI) 기반 자율실험실을 공통 표준으로 연계하기 위한 산·학·연 협의체를 출범시켰다. 장비 간 통신 규격과 데이터 형식을 공동으로 정하고 연구기관이 개발한 기술을 기업 연구소에서 검증하는 방식이다. SK하이닉스 등 기업 50여 곳과 대학·연구기관 30여 곳이 참여해 반도체·배터리·바이오 등 핵심 연구 현장에 적용한다는 계획이다.

과학기술정보통신부는 11일 서울 서초구 엘타워에서 ‘자율실험실 산·학·연 협의체’ 출범식을 열고 이같이 밝혔다. 협의체는 자율실험실 연구를 이끌어온 정유성 서울대 교수가 총괄위원장을 맡고 국가과학AI연구센터(NAIS)와 한국기초과학지원연구원(KBSI)이 공동 간사를 맡는다.

자율실험실은 AI가 실험 조건을 정하면 로봇과 장비가 시료의 합성·이송·측정·분석을 반복하고, 그 결과를 AI가 학습해 다음 실험을 결정하는 연구 방식이다. 연구자가 자리를 비운 야간이나 주말에도 실험을 이어갈 수 있고 작업자의 숙련도에 따라 달라질 수 있는 실험 결과도 일정하게 유지할 수 있다. 정부는 AI로 연구 생산성을 높이고 국가적 난제를 해결하기 위해 ‘K-문샷’ 프로젝트의 핵심 인프라로 자율실험실 구축을 추진하고 있다.

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실제로 국내 여러 대학과 연구기관, 기업은 바이오와 화학·소재 등 다양한 분야에서 자율실험 시스템을 연구 현장에 적용하고 있다. 한국재료연구원은 AI가 제시한 조건에 따라 로봇팔이 금속 시료를 제작하고 열처리한 뒤 X선 회절분석과 인장시험까지 수행하는 ‘KIMS 오토노머스 랩’을 운영 중이다. 포항가속기연구소는 로봇팔이 시료를 옮기고 딥러닝이 측정 위치를 찾도록 해 202분이 걸리던 시료 처리와 측정 준비 시간을 24분으로 줄이는 성과를 내기도 했다.

그러나 이런 성과는 대부분 개별 연구실 안에 머물러 있다. 장비 제조사마다 통신 방식과 제어 프로그램이 다르고 실험 데이터 형식도 통일돼 있지 않아 한 기관에서 개발한 기술을 다른 연구실로 옮기기 어렵기 때문이다. 고가의 외국산 장비를 중심으로 자동화 체계를 설계하면 국산 장비를 추가하거나 교체하기도 쉽지 않다.

협의체는 이 문제를 3개 분과로 나눠 다룬다. 1분과는 자율실험실에 필요한 기술과 플랫폼, 표준을 논의한다. 서정주 KBSI 본부장이 분과장을 맡고 파크시스템스와 에이치비솔루션, 에이블랩스, 로봇앤드디자인 관계자 등 32명이 참여한다.
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 2분과는 분야별 대표 자율실험실과 연구·운영체계를 논의한다. 서동화 KAIST 부교수와 임현의 한국기계연구원 단장이 공동분과장을 맡고 한국기계연구원, 한국재료연구원, 한국생명공학연구원, 한국과학기술연구원 관계자 등 31명이 참여한다. 3분과는 기업 연구 현장에서 기술을 검증하고 민간 적용을 확대하는 방안을 다룬다. 최윤석 삼성전자 SAIT 마스터가 분과장을 맡고 SK하이닉스와 LG화학, 현대자동차 관계자 등 18명이 참여한다.

정부는 우선 올해 시작한 ‘AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실 사업’을 협의체와 연계할 계획이다. 2028년까지 총 495억 원을 투입해 범용 자율실험실 1곳과 특화 자율실험실 5곳을 마련하는 사업이다. 소재 분야에서는 이와 별도로 이차전지, 수소에너지, 우주항공·모빌리티, 유기반도체·디스플레이 등 4개 분야의 자율실험센터를 지정할 예정이다. 각 연구기관이 생산한 데이터와 실험 절차는 AI 바이오 혁신연구거。, 국가바이오데이터플랫폼 등에서도 활용할 수 있도록 연계한다.

구혁채 과기정통부 제1차관은 “AI의 성능을 높이려면 좋은 데이터가 계속 추가돼야 하지만 사람이 24시간 실험할 수는 없다”며 “이는 결국 기술주권, 연구주권에 관한 문제인 만큼 일부 분야에서라도 다른 나라가 갖지 못한 핵심 기술을 확보해야 한다”고 강조했다.
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